Robotların çevrelerini algılaması ve karar vermesi bugüne kadar ağırlıklı olarak klasik bilgisayar sistemleri ile yapay zeka modellerine dayanıyordu. Avustralyalı araştırmacılar ise bu kez kontrol mekanizmasının merkezine canlı sinir hücrelerini yerleştirdi. Çip üzerinde büyütülen nöronlardan gelen elektriksel faaliyet, fiziksel bir robot köpeğin hareketlerine dönüştürüldü.

 

Canlı nöronlardan gelen sinyaller harekete dönüştü

Cortical Labs tarafından geliştirilen sistemde laboratuvar ortamında yetiştirilen nöronlar doğrudan özel bir çip üzerine yerleştirildi. Çipteki elektrotlar sayesinde sinir hücreleriyle iki yönlü elektriksel iletişim kuruldu. Nöronlara gönderilen uyarılar ve hücrelerin verdiği karşılıklar işlenerek robotun hangi yöne hareket edeceği belirlendi.

Deneyde robot köpeğin karmaşık görevler yerine basit bir harita üzerinde belirlenen noktaya ulaşması sağlandı. Ancak araştırmacılar için asıl önemli nokta, canlı hücrelerden oluşan sistemin fiziksel bir makinenin kontrolünde kullanılabilmesi oldu.

 

Hedef daha az enerjiyle uyum sağlayan robotlar

Cortical Labs Kurucu Ortağı ve Üst Yöneticisi Brett Kagan, robot köpeğin şimdilik teknolojinin gerçek dünyaya nasıl taşınabileceğini göstermek amacıyla kullanılan basit bir örnek olduğunu belirtti. Kagan, uzun vadede bu yöntemin özellikle önceden tahmin edilmesi zor ortamlarda çalışan otonom sistemlere katkı sağlayabileceğini söyledi.

Araştırmanın çıkış noktalarından biri de insan beyninin enerji kullanımı. Günümüzün gelişmiş yapay zeka sistemleri yüksek miktarda işlem gücüne ihtiyaç duyarken biyolojik sinir sistemleri çok daha düşük enerjiyle yeni ve beklenmedik durumlara uyum sağlayabiliyor.

 

Daha önce oyun oynamayı öğrenmişlerdi

Cortical Labs, canlı nöronlarla çalışan çiplerini daha önce yalnızca fiziksel robotlarda kullanmadı. Şirketin önceki çalışmalarında nöron kümeleri Pong ve Doom gibi bilgisayar oyunlarında görevleri yerine getirmeye çalışmıştı. Robot köpek deneyiyle birlikte biyolojik hesaplamanın ekran üzerindeki görevlerden çıkarılıp gerçek dünyada hareket eden sistemlere uygulanması amaçlandı.

Araştırmacılara göre günümüz robotları yürüme, koşma ve karmaşık fiziksel hareketlerde oldukça gelişmiş olsa da değişen şartlar karşısında ne zaman ve nasıl davranacağına hızlı biçimde karar verme konusunda hâlâ sınırlamalarla karşılaşıyor.

 

Honda ile 4 bin saatlik deney

Benzer bir çalışma Honda Research Institute Europe ile yapılan iş birliğinde de gerçekleştirildi. Bu kez fiziksel robot yerine tamamen sanal bir ortam kullanıldı. 

 

Canlı nöronların bulunduğu çip, sanal bir karakteri karelerden oluşan basit bir alanda ödüle doğru yönlendirmek için çalıştırıldı. Araştırmacılar yaklaşık 4 bin saat boyunca sistemle etkileşim kurarken, nöronlara gönderilen elektriksel sinyallerin yaklaşık 1.300 farklı kombinasyonunu denedi. Verilen geri bildirimlerle hücrelerin tepkileri ve hareket kararları arasındaki bağlantı incelendi.

 

Sıradaki soru: Bu çipler hatırlayabiliyor mu?

Teknolojinin önünde halen önemli engeller bulunuyor. Sistem mevcut haliyle hızlı veya yüksek verimli değil ve gerçek dünyadaki karmaşık görevleri yerine getirebilecek seviyeye ulaşmış değil.

Araştırmacılar bundan sonraki aşamada daha büyük nöron ağları oluşturarak daha zor görevlerin daha kısa sürede öğrenilip öğrenilemeyeceğini incelemek istiyor.

 

Çalışmanın bir başka önemli ayağını ise “hafıza” oluşturuyor. Bilim insanları canlı hücrelerden oluşan bu sistemlerin öğrendiği bilgileri ne şekilde sakladığını ve geçmiş deneyimlerin daha sonraki kararları etkileyip etkilemediğini çözmeye çalışıyor.